牛津大學的研究人員提出了一項開創性的研究，該研究展示了與先進的機器學習算法融合可穿戴傳感器數據的顯著潛力，從根本上重塑了帕金森氏病監測的景觀。
提高監測帕金森氏病的準確性
牛津大學的研究人員推出了一項開創性的研究，該研究突出了將可穿戴傳感器數據與先進的機器學習算法相結合以極大提高準確性的潛力。
Engadget報導說，這超過了常規臨床觀察的局限性。通過利用通過傳感器技術收集的運動數據，關於疾病進步的預測不僅可以變得更加精確，而且整個診斷過程也可以從準確性中受益。
帕金森氏病是一種複雜的神經系統疾病，主要破壞運動控制和運動。儘管確定的治療仍然難以捉摸，但早期干預在減慢受影響個體的疾病進展方面起著關鍵作用。
帕金森氏症的現有診斷和跟踪方法依賴於採用運動障礙社會統一帕金森氏病評級量表（MDS-UPDRS）的神經科醫生。該量表通過將分數分配給他們的特定運動來量化患者的運動症狀。
但是，由於其固有的主觀性質，僅依靠人類分析通常會導致分類不准確。
使用可穿戴設備
這項綜合研究觀察到了74名在18個月內被診斷出患有帕金森氏病的人。這些參與者配備了可穿戴設備的設備，策略性地位於身體的各個部位，包括胸部，脊柱的底部以及手腕和腳。
《紐約時報》報導說，這些配備陀螺儀和加速度功能的複雜傳感器精心記錄了122個不同的生理指標。當他們從事步行和姿勢搖擺測試等活動時，他們有效地監測了患者。
為了理解這些動力學數據的財富，定制軟件程序集成了高級機器學習算法進行分析。從可穿戴傳感器獲得的數據與已建立的MDS-UPDRS評估相吻合，該評估長期以來是當代醫學實踐中的黃金標準。
在發布研究結果之後自然，Antoniades博士和她的研究團隊發現自己被其他專業人士和各種媒體的詢問所淹沒。
他們試圖辨別他們的工作是否導致發現了帕金森氏病的確定治療方法。 Antoniades博士強調了需要清晰的必要性，並斷言他們所取得的進步，但無可否認的意義。
它代表了一種有價值的工具，可以加快為疾病的療法創造治療方法。但是，她強調，它不應被誤解為帕金森氏病複雜難題的最終解決方案。
需要注意的是，對帕金森氏病進展的更準確的見解並不代表治愈。但是，可穿戴指標的整合可能是研究人員的寶貴工具，可以幫助他們評估創新治療方法的有效性。
